数学-常识和运气

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1、数学,常识和运气詹姆斯西蒙斯（Jam Sims,13年-)是美国的数学家、投资家和慈善家。作为最伟大的对冲基金经理之一,她是量化投资的传奇人物。西蒙斯 1958年毕业于麻省理工学院数学系，1962年在伯克利加州大学获得博士学位。她曾任教于麻省理工学院、哈佛大学和纽约州立大学石溪分校。陈 -西蒙斯形式就是以陈省身和她的名字命名的。976年，西蒙斯摘得数学界的皇冠 全美维布伦(Veben)奖，其个人数学事业的成就也就此达到顶峰。之后，西蒙斯转入金融界,于 97年开设了私人投资基金Lmroy，5年后创立文艺复兴科技公司,并推出公司旗舰产品 大奖章 Mdalion基金。西蒙斯领导 Malion对冲基金

2、会以电脑运算为主导，运用数学模型在全球多种市场上进行短线交易。99年到 间,她操盘的大奖章基金平均年回报率高达 3%，较同期标普00指数年均回报率高 0多种百分点,比“金融大鳄”索罗斯和“股神”巴菲特的操盘体现都高出 1余个百分点。即便是在次贷危机爆发的 ,该基金的回报率仍高达 5。用数学模型捕获市场机会,由电脑作出交易决策,是这位超级投资者成功的秘诀。西蒙斯始终对其投资方略讳莫如深, 夏天退休后更是深居简出。本篇报告重要是根据詹姆斯 西蒙斯退休后在麻省理工学院讲座的内容翻译而来,时间为 底。詹姆斯 西蒙斯在这次讲座中讲述了她自己如何从一名数学天才成为量化投资大师的传奇人生，关乎数学，关乎常识

3、,关乎运气。一、徜徉在数学世界的各个维度,成为数学家1.1年少壮志-进 MIT学数学这真是一种很长的简介（讲座开始有 MIT理学院院长卡斯德及伊斯辛德专家的开场白简介，报告中省略该部分)。由于我之前还在紧张我的演讲也许太长了，她正好讲了一半的时间，因此我可以专注运用下一半时间,把所有我要讲的东西在所容许的时间里所有传达出来。事实上,我真的非常快乐可以站在这里,我相信我此前曾经在这个教室呆过,它看上去很熟悉。除了 ，其她所有的一切都发生了许多变化。我老是想回到这里,并且我住在这附近。在我还是个孩子的时候,我总是想来到这里学习数学，我目前告诉你们我通向 MIT的有趣之路。在我 1岁时候，一种圣诞节

4、前我得到了一份工作,在假期花园的设备供应处，它目前也许还存在。我在一种地下室工作，负责把所有用品放好。我解决的很差劲,我不懂得那些东西究竟该放到什么地方,她们似乎一点规律性都没有。她们对我的工作很不满意并且降了我的职务。你们可以通过降职想象她们的情绪。我被降职去拖地板。我很喜欢这个工作,由于这个很简朴,我不需要动脑子，我可以走动并且思考。走动，思考,并且她们还付我钱。然而圣诞节最后到了,那个工作也该结束了。这个地下室是由一种男的和一种女的经营的,她们在那里工作，在要跟我说再会的时候她们固然想尽量显得对我好点,她们问我将来有什么打算,我说我想来 MIT学数学。她们觉得那是她们所据说过的最最滑稽的

5、一件事儿了,那个男的甚至连该把东西放在哪里也不记得了。.与卫斯理大学失之交臂,最后还是选了MIT数学其实我愚弄了她们，我申请了 MIT,并且我被录取了，但后来我接到了卫斯理大学的一种电话（ Wesleyaniverst)。我历来就没据说过卫斯理大学，我那时只是个高中生，我懂得的很少。她们说:“我据说过你，我们非常但愿你可以申请卫斯理大学。”我觉得这个听上去似乎不错，因此我答应了她们。她们就告诉我需要在周末的时候过来，她们要帮我准备这个准备那个,我要上这个课那个课什么的，因此我星期五就必须去卫斯理做这些。不管如何，卫斯理是个非常美丽的地方，自己的好奇心和这个地方的美让我感到似乎飘飘然了，我申请了

6、卫斯理大学，然而最后我没被录取上。最后我没有任何选择了,我命中注定要来到这里。因此不管如何我都来了，我还选了数学，一切都进行的很顺利。1.影响我职业生涯的数学家和聪颖敢闯的大学朋友我的职业生涯在那里发生了转折。我那个时候碰见了 WarenAmbrose，一种非常喜欢启发人的数学家,也许有某些老员工还记得mbrose。那个时候我还不结识伊斯辛德，但是我还记得在校园角落有个这样的房间,我懂得它在 1971年就消失了。那个时候是 1956年或 1957年左右,它在早上开放,我们有时候去那儿吃个三明治什么的。有一天凌晨，Ambrse 忽然走了进来,尚有辛德也和她在一起,那个时候 Ambose差不多5岁

7、。她们进来,穿的像个孩子似的，围着桌子坐下来,忙着讨论数学工作。我想这是世界上最酷的一件事了。这是如何的一种惬意的生活呀!就是早上来到这里，和你的朋友一起一边喝咖啡一边研究数学,那个时候也许还会抽几支烟,我已经记不太清晰了,那似乎是世界上最佳的职业。我于是追求了这样一种职业。是的，我是常常打扑克,除了mbrse和辛德，我还在 MT交了此外两个朋友,是两个来自英属哥伦比亚的男孩。当我们毕业的时候，有人曾问过我，我们那个时候与否真的骑着摩托车去了巴西。是的，那是事实,我和我的哥伦比亚的朋友骑着小型摩托车从波士顿去了ogota(波哥大,哥伦比亚首都), 那次旅行我可以活下来真是个奇迹！但是我们的确达

8、到了英属哥伦比亚,这件事对我产生了很大的影响。由于我历来都没想过我有一天会去加拿大，而目前我居然到了哥伦比亚。在那个时候,波哥大还是个不发达都市，那个时候你似乎可以做任何事情,任何的商业均有也许在哥伦比亚变得繁华起来，由于她们那个时候还没有这些商业活动。此外,这些和我一起在MIT读书的男孩子们是非常聪颖的，我之因此懂得是由于她们常常在玩扑克的时候赢我,她们很也许会成为很成功的商人,而成果也正如我所料,过一会儿我们还会再具体地讲这些。14商业上小试牛刀不管如何，我毕业之后去伯克利读了博士，在那里我遇到了我的论文导师BergKaster，她教会了我诸多东西,然后我回到 IT来教书。后来我说服了我的

9、哥伦比亚朋友，我觉得她们应当开始做某些生意，由于她们天生就应当干这一行,并且我之后也会下海。我后来的确照做了，但是直到我们发现某些其她可以着手做的生意的时候我才会离开。那个时候我没有钱，也没有名气，目前想来也许不行。无论如何，她们不想抛弃我。然而在那两个星期里，我们的确找到了某些可以做的生意。我开始做了一种生意并且赚了某些钱，我爸爸当时也投资了某些钱,那些钱后来为我职业生涯的转变奠定了基本。我在 MT教书的时候,我通过借钱对我的生意做投资。几年过去了，我需要开始还贷，就像所有其她的公司刚刚起步同样，我们开始盼望 18个月后来就可以有红利可分，我们对自己的公司报了太高的盼望。但是我们最后还是得到

10、了红利，但那是在几年之后,但是这些红利数目还是相称可观的。1.5国防分析学院工作期间数学研究达到了巅峰,但因不懂人情世故被解雇我需要还掉一部分债务,因此我去了位于新泽西普林斯顿的美国国防分析学院，那个时候分析学院还是普林斯顿大学校园相连的一种部分,但是她们做的是政府的秘密工作,她们付的工资很高，并且你可以有一半时间做自己的数学研究，另一半时间帮她们做事。不管是什么事，都要使用到电脑，那是个秘密,我不想在这里讨论这些。她们懂得,我也懂得。我喜欢这件事,也很喜欢这份工作，况且我做的也不差。我很喜欢设计模型然后把它们写成程序。固然程序不是我写的,不懂得是她们哪个人写的,把它们编成程序然后对这些模型进

11、行测试，看看哪些有用哪些没用。那个时候我的数学研究做得也相称的不错，最后在那个期间我还获得了维布伦奖，我解决了一种几何学上的比较重要的问题,我的一切都进展得很顺利。然而,那个时候正在进行越南战争。这个机构的主席,她的职位在我本地老板的上面两级,她写了一篇有关这次战争的很激进的文章,反正我觉得是比较激进的,刊登在了纽约时代的杂志版上面，说的是我们会怎么样赢得这场战争，说是胜利已经不远了,都是这些类似的事情,我不大批准她的见解,我们做的工作与越南战争无关，但是对于我们的头头写了这样一篇文章我觉得很不自在,因此我后来给纽约时代周刊写了一封信，体现了我的观点,成果她们刊登了，几种星期后刊登在同样的周末

12、版上。我于是被列在了监视名单上，我自己甚至都不懂得我被列上了监视名单。几种月后有一种人来找我,她是新闻杂志的一种报道员,她在写一篇有关那些在国防分析学院工作但是反对这次战争的文章,她正在为找一种合适的人做采访而发愁，但是她据说了我，她读了我的文章，并且问我她与否可以采访我。我说固然可以！你们可以看得出我当时是个多么精通世故的人（反语）!她问我做什么工作，我如实回答了她。我说既然她们说可以容许我一半时间帮她们工作一半时间做我自己的数学研究，那我的原则就是在目前我完全只做我自己的研究,但是我会记录下我时间的运用状况，等战争结束了我将会花同样多的时间去做她们的工作,这就是我的工作措施。我觉得这个回答

13、其实很合理。后来我回去告诉了我本地的老板,我做了一件比较聪颖的事,只是有些说晚了,那就是告诉我的本地的老板说我接受了这次采访。我的老板问我，你真的接受采访了?你都说了些什么？我回答说我说了哪些。她说我最佳给 Telr 打个电话,她拿起了电话打给了总负责人Tl,但是电话那边没有声音,她没听到 Tele在说什么,她挂掉了电话说：“你被解雇了。”“什么,我被解雇了?”“是的，你被解雇了。”这是我第一次也是最后一次被解雇。我说我是个“永久成员”,那是我的头衔（笑）。她说让她来告诉我这之间的区别,当我开始工作的时候我是个“临时性成员”,但是当我被解雇后,我就会成为一种“永久成员”。“临时性成员”有个合同

14、（conract)。我想这恐怕的确是这样,当我开始工作的时候我要签一份合同，但当我被解雇的时候，我不需要签什么合同。因此那是我不太顺的一年,但是我并没有很焦急。16成为石溪大学的数学系主任我的确没有采用她（伊斯辛德）的意见,我接受了石溪大学提供的职位,我觉得成为一种炒别人鱿鱼的人要比被别人炒鱿鱼要好。的确，虽然很遗憾，但是那个时候我的确要炒诸多人的鱿鱼。这个数学系开始很差,但是我们招了诸多人，后来我们的确做得较好,我们把它打导致了一种较好的部门,在陈（陈省身先生)的协助下,我在那里的数学研究成果最后在物理学领域也变得非常有用。我是在那里学会了我们数学家所称的纤维丛连接性和物理中所谓的规范场论之

15、间明显的关系。于是我回了 MIT,事实上不是MIT，只是在某个咖啡厅里,把关系解释给伊斯辛德听。那是一次令人激动的讨论,也许与大多数在咖啡厅进行的讨论同样,有关物理学的演变，以及它与数学几何学方面逐渐地互相靠拢。从今天来看，事实上它们真的有极大的共通之处。二、数学家的华丽转身,成为传奇的量化投资大师2.1从数学家到投资家的转换那些的确都是美好的时光,但是正如她所说，后来我的确由于被一种问题困扰而变得比较灰心,我想去证明某些数无理数，我想你们都懂得无理数的概念，也许一种数是有理数还是无理数并不是很重要，但是在这个问题当中，这个概念却有许多其她的意义。我完全不可以胜任这个问题。这是个好问题,无理数

16、直到目前仍然是数学界的研究问题之一,至今无人解决。不管如何，我变得很灰心,并且我那个时候作为有过错的一方正在办离婚，但是我同步在新的婚姻面前也做了一种对的的选择，和我当时的新女朋友结婚。她目前正坐在下面。并且我的南美洲的生意也开始派红利了,并且是相称可观的数目,因此我获得了一大笔钱。我把那笔钱投资出去，并且我发现我在投资方面做得并不差。所有的这一切让我意识到目前是该变化某些东西的时候了。那是在 16年，我刚刚 3岁。我觉得我会一辈子都做一种数学家，但是真的，从 8岁开始我就这样觉得。我想我花了近的时间来进行这个游戏，但是后来我决定开始转向做投资。幸运的投资生涯，开头偏重基本面交易我历来没想过要

17、把数学运用到投资当中。当你读报纸的时候，你觉得你自己做得不错,我们的确做得还不错。但是一段时间后来,我开始收集某些数据，我想有某些东西是可以模型化的,就像我们曾经在DA(美国国防分析学院）做的同样。因此我从 ID找来了全世界最佳的模型创立者， Lenn。在 IDA的时候我们一起构建模型。 nn开始和我一起创立模型,但是我却始终在做交易。Leny似乎对建模越来越不感爱好，而是常常会去阅读某些新闻,那个时候新闻还是一卷一卷的那种，你把它撕开然后读新闻。Ln并没有在想怎么建模而是始终在读新闻。然后她会形成自己的观点例如说市场会上涨,市场会下跌之类，都是有关外汇和债券的某些东西。然后我开始发既有诸多时

18、候她的分析是对的。我说:“好的，你是运用的什么模型？不妨我们用它来赚点钱吧。”我们的回报率很高,从我问“你运用的什么模型”开始的两年里，我们把我们投资者的钱变成了刚开始的12倍，那还是扣除了其她费用的。听上去我们做得不错,我们也是极其幸运的，你们看那个上面写着一种词就是“幸运”（指着上面的 p），或者说“好运”，我们固然诸多时候是比较幸运,在我的职业生涯中，我的运气也的确较好。当时在我的脑海里想的仍然是我可不想只去建模,但是此外其她的人可以专门建模。，Jm a，一种很出名的数学家,离开了石溪大学后加入了我们，她的确建了某些模型。在接下来的几年里，我们把基本面交易（ ndamental tdin

19、）,风险投资（ venturecapitl）和所有其她的投资方式结合在一起，我们始终在不断发明出新的更有效的模型。2.3投资转向完全依赖模型交易，成为模型大师最后,大概 后我发现，其实如果你做 fdmetal tradi,那么某一天当你醒来时,你也许会发现自己是个天才，你的头寸总是朝利于你的方向发展，你觉得自己很聪颖，你也会看见自己一夜之间赚诸多钱。然而第二天，所有的头寸都朝着不利于你的方向走，你觉得自己像个傻瓜。我们这方面做得还行,但只是这种状况仿佛不应当成为我们的一种生活(由于胆战心惊）。既然我们会做模型，那就不妨跟着模型走。因此，在98年的时候,我决定百分之百的依托模型交易。并且从那时起

20、，我们始终都这样做。某些公司也运用模型,然而它们的宗旨是，她们有一种模型，用这个模型得出的结论给交易员提供参照意见,如果她们赞成这个结论那就照着执行，如果她们不赞成那就不执行。这不是科学，你不也许模拟出 前当你看见市场行情数据时的那种感觉。并且回溯测试( Back tes)是一件很困难的事情。如果你要是真的靠模型去交易,那就完全遵循模型说的去做，不管你觉得那个模型有多聪颖或者是多傻，这后来被证明是一种很对的的决定。因此我们建立了一种百分之百依托电脑模型做交易的公司,做的业务从我前面提到过的外汇，金融工具，逐渐发展到股票以及其她一切可以交易的,流动性强的东西。那个时候,为了得到数据，我们派人去美

21、联储影印利率的历史数据，那些数据在其她地方找不到，你也不也许简朴地从网上买到。为了得到区域性数据，我们必须要手工收集大量的数据，并且我们的确做到了。逐渐地，我们变得更加聪颖了,那些模型也变得越来越有效，我们还招进了越来越多的人,伊斯辛德说我们有世界上最佳的数学团队，我觉得这不完全对的。从其她方面来讲，这个团队也不差,我们招了诸多很聪颖及擅长这些工作的人。我们从 18年开始创立大奖章基金（ edalion fd）,193年我们不再接受帮外界投资的新业务，只有雇员才可以投资。 时，我们把所有外界投资业务剥离出Medal fun， 时将其买断（ yut)。从那时起的五年内， Mellionfud就完

22、全归我们的职工所拥有,至今大概有30名雇员有 edalion fud的所有权。2.4成功的秘诀人们常常问我有什么秘诀,由于我们不是这世界上唯一一种做数量分析的公司,我们不是唯一一种通过建模来交易的公司，我刚刚批判性地评价了某些运用模型交易的公司。我们公司显然运营得比其她的公司要更好,我们的确创下了诸多交易方面的记录。人们总是在问，究竟是什么秘诀?固然是有秘诀的，我固然不会告诉你们多种预测性的参量等等,那些例如说 不,我不会告诉你们的，那是她们研究的东西。但是，真正地诀窍其实是，我们的起点是一群一流的科学家,她们完毕的是一流的工作。由于我们公司一开始就环绕某些非常优秀的科学家创立，她们都是通过相

23、应考核的，也始终和公司在一起。第二个方面就是我们给我们的员工提供非常好的基本设施，始终有人告诉我她们历来没见过一种比在我们公司工作更以便的公司了,那些数据的寻找都异常的以便。下面这里坐着我们的一位校友，我之前刚见过,虽然我不会建议她这样做，但是如果她想要的话，她可以去试一试我们的系统。而我觉得最重要的就是我们保持着一种开放的氛围，我觉得做大规模研究的最佳措施就是尽量地保证每个人都懂得其她人在做什么,至少是做到越快让人们懂得越好。有的时候你也许有一种想法想自己保存,但是不久你就觉得不想让自己看上去像个白痴同样,越快越好,开始告诉其她人你在干什么,由于那样才干最快地刺激你某些事情,没有分隔,没有小

24、集体。例如说,觉得是我们几种人建立的系统,我们应当得到相应的回报,这一类的事情决不会发生。每个星期我们的研究员就会聚一次,讨论新的想法，并且最佳是可以运用到实践当中去的想法。因此这是一种宽松的，开放的环境,你的工资是基于公司整体利润的,而不是根据你个人自己的工作的,每个人的工资都给来自于任何一种其她人的成功。但是没有任何一项政策能单独使效果达到最佳，而是需要所有政策都能成功地结合在一起。杰出的员工,很棒的基本设施，开放的环境，并且尽量让每个人根据整体的体现获得薪资。这个措施很有效,并且将始终有效，并且靠着它我们赚了诸多钱，足够多的钱。三、成功之后的忙碌-慷慨的慈善家3.1创立基金会，支持基本科

25、学研究及跨学科研究之后我们创立了一种基金会,是我的妻子和我在 199年创立的，刚开始只是以她的化妆间为办公室,是吗？(问台下她的妻子)有一种小盒子,尚有很大的文献夹。她的化妆间不大,那是个总部，背面逐渐地向外扩展。她先雇了某些人,然后又招了更多的人。因此我们有了一种基金会,并且在不久地扩大,不仅仅是从我们给出的钱的数量上来讲，也从机构运作的成熟限度上来讲。这非常好，我的第一份职业是一种数学家，我的第二分职业是成为一种商人，我的第三个职业从某种意义上讲是做一种慈善家。那我们的基金会都做些什么呢?我想我们的基金会是少数几种几乎完全对基本科学做投资的基金会之一。我们支持基本数学,基本物理,尚有诸多生

26、物方面研究,但是最普遍的是某些跨学科的研究。我们有一种研究自闭症的项目，非常的故意思,它尝试着用电脑从基因方面来分析这种状况,以发现不正常的大脑是如何工作的。因此我们重要集中于基本科学研究方面，玛丽莲和我都觉得这样做较好。我们同样也做其她的事情，但是其她的事是小规模的。如果单从对基本科学的投资规模上讲，应当还没有一种基金的规模可以与我们相比。一方面，我们给有关机构提供钱,我们协助MIT提供资金给我们数学系的专家做科研。但是近来几年我们更加集中于建立数学,物理学和生命科学之间的桥梁，以及事件研究机构等，这些都对我们很重要，自闭症的研究也很重要。目前我们更加注重于数学和物理学研究，关注个人项目。M

27、IT在理论计算机科学方面有所实践,那也是她们唯一的实践,她们懂得我懂得这一切。但是这是一种不错的应用，我承认应当尚有其她地方需要这样的实践,理论计算机科学也将会拓展到其她方面,这就是我们基金会在做的某些事。3.2创立 Math formca我在 从基金会退休，但是我历来没有像目前这样忙。人们常说你都退休了,怎么也许会很忙，但是事实上我真的非常非常忙。为了提高数学教学水平,我们在几年之前创立了 Mat fr Amrica。每个人都很关怀美国孩子的数学教育问题。我们有我们自己的观点。我们一般狭义的观点是，我们的教师懂数学。你会说固然了。但是很让人吃惊的是，特别是当你上了中学的时候，你会发现大部分的

28、数学教师数学懂得却不多。这不是一种很有效的环境,至少在激发学生学习数学，科学或者任何其她东西的爱好时体现更加明显。当你选了意大利语的学时，你不想要一种母语是中文的人来教你,你想要一种母语是意大利语的人来教你，虽然她们都能读意大利文,她会说我学过意大利文，你们不用紧张,但是你却在想,不，我想要一种母语是意大利语的人来教我，但是事实上孩子们别无选择。为什么我们没有足够的教师来教这些孩子们课程呢？为什么我们没有足够的真正懂数学和其她科学的教师来教她们呢？其中一种回答就是如果她们真的懂这门学科，那她们可以带着同样多的知识去 Google,laSh或者什么其她地方。由于目前的世界变得更加数量化，经济也比

29、三四十年之前更多地建立在数量化的措施上。虽然她们适合做教师,但由于存在着薪资水平以及名誉地位的不同，她们也会被其她地方挖走,你很少看见这些人留在课堂上面授课。因此我们必须使这个职位变得更加吸引人，这也就是说给她们发更高的工资,这也正是我们在纽约和几种其她都市通过我们的项目正在做的，给教师们更多的尊重,并提供更多的支持。只要我们给她或者她多支付 25的薪酬,让她们感觉到不同样。一下子，这个职业就变得更好了。如果我们让这个职业变得更加吸引人了，那就会有人追求这个职业。如果我们什么都不做，那状况将会变得很糟糕。因此这是我们每个人都应当考虑的问题。四、西蒙斯的指引性原则作为总结，当我告诉我的妻子我将会

30、在这次演讲中说些什么的时候,她说,你应当以某些道理来结束你的演讲。事实上我没有什么道理要告诉你们的。她确信只要我拼命地想,一定可以想到某些道理。我想我的确是有某些道理要讲,或者说是某些指引性原则而已，“道理”这个词似乎有点太严肃了,但是我会告诉你们某些我自己觉得比较好的的指引性原则。有一件事我常常做的就是尝试某些新的事情。我常常喜欢尝试某些新的事情，我不想和大部队一起跑，其中一种因素就是我跑得太慢了。如果 N个人在不同的地方但是在同一时间做同一件事，对于我,我想我会成为最后一种做完事情的人,我绝对不会赢得这场比赛。但是如果你在同一时间要去想一种新的问题，或者有一种和其她人不同的新的措施，也许那

31、会给你一种机会,因此，尝试着做某些新的事情。第二,尽你所能和最优秀的人合伙。当你发现一种很不错的人,并且可以与你一起合伙做某些不寻常的事,你要尝试着找某些措施一起去做，由于这会扩大你的视野，让你从中得到某些好处,并且和很棒的人一起工作也很故意思。我还要说下“被美丽指引”,我觉得每一件事均有它美的一面,至少对于我来说是这样。你也许会问，建一家交易公司有什么美的一面呢？它美就美在做对的的事，找一群对的的人,用对的的措施把事情做对的。如果你觉得你是第一种这样做并且做对的的人,我想你就是做对了,这种感觉非常的好,把事情做对的是一件很美的事。同样,人们没想过,其实解决数学问题也是一件很美的事。因此“被美

32、丽指引”是一种很不错的指引性原则。然后我还写了,不要放弃,至少尝试着不要放弃,有时花很长时间去做一件事是对的的。最后,让我们期盼一点点好运。那么今天我的演讲就到此结束了。问答1：Jm, 我的问题是,在经济学当中,有的时候有某些假设前提,例如说对于非凸的生产曲线有完全竞争假设,在金融市场上有完美流动性假设，在效率问题上有对称信息。那么在文艺复兴科技公司，你们有离散数学小组吗?你们会同步留意肥尾分布风险以及持续性方差吗?:这真是一系列很专业的问题，并且是我意料之中的。我的回答是，是的，我们关注你所提到的所有这些风险。肥尾分布风险只是告诉我们，金融市场上的信息分布不是简朴的正态分布,那个市场上的尾巴

33、显然没有内幕人员看到的尾巴偏离的大。因此,我们懂得所有的这些，并且懂得这些都是很重要的因素。其实，我们会仔细考量所有我们所能想到的并且能考察的因素,直到目前我们的措施也基本上是对的的。Q：你觉得高频交易是有益社会的吗？如果是这样,你觉得有多少？：这个问题是问,与否觉得高频交易是有益社会的，如果是,有多少，有多少是指什么?是你能从中赚取多少钱还是它有多大的作用？（笑)我觉得高频交易是个中性词,固然也是有益社会的。事实状况是，随着市场变得电子化，电脑被用来提出价格，接受订单和做一切其她的事。市场流动性也因此已经变得前所未有的强大，买卖差价始终在缩小。曾经,那些站在交易所地面上的专家们是做市商,她们

34、一般规定很大的买卖差价，一旦浮现问题，她们就消失的无影无踪了。有了电子交易之后，它可以使交易变的迅速,这样就会使买卖差价变小,也会使市场影响力变小，这两种影响并存。当你买股票的时候，一般你付的钱比折中价稍微高一点,当你卖股票的时候,你付的钱比折中价稍微低一点，但是从另一方面来讲,你却是市场的推动者。如果你买 0股也许你不会推动市场变化。如果你买 1万股，你也许会推动市场变化，究竟会移动多少呢？如果你是这个市场上的唯一一种买家,你会带动整个市场跟你一起发生明显的变化。如果有诸多种买家存在，但是你是唯一的一种卖家的话，0万股也会很容易地被市场消化掉。交易量越多对市场越好，而这些大交易量是由高频交易

35、员发明的。因此通过研究发现,由于高频交易,买卖差价和市场影响力下降了诸多。因此，如果你觉得高市场流通性是有益社会的，那么高频交易也可以说是有益社会的。如果要问它有什么缺陷,那缺陷就是它会导致市场崩溃。几种月之前,市场在几分钟内经历了剧烈的震动，但是不久市场就回到了本来的正常水平，但是这也是不可忽视的一点。在 18年， 股票市场在半天之内猛跌了2%，并且直到 6个月之后市场才恢复过来,那是由于市场的另一边是空的。刚刚提到的那个市场波动之因此不久恢复过来是由于那只是市场上的某一种交易人犯了一种错误,或者是某个人下的单太大了,因此市场上有些恐慌情绪，导致市场下跌3%。我当时被震惊了，不懂得的究竟发生

36、了什么,但是不久，诸多的交易订单又进入了市场，在十分钟内市场就恢复了过来,这是给市场导致了某些不稳定，但是这与 9年的市场崩溃完全是两码事。因此以上就是我对一种很短的问题的一种很长的作答。是的,我觉得高频交易是有益社会的，我觉得那些反对它的人是错的。Q3：你在 fundameta tdig中获得的经验如何影响你在文艺复兴科技公司的建模过程?A:的确，我在fundamenl radig获得的经验教会了我某些在建模时要注意的东西。当我们建模时，我们尽量保持越原始越好，我们尝试着通过直接阅读从市场上观测来的数据来建模。我承认我此前的经历对我的后来的工作是有影响的。我觉得虽然你是做数量分析的，可以在做

37、纯数量分析之前在交易市场上获得一点经验是很不错的选择。Q4:人们应当更加关注哪些经济指标?举个简朴的例子,当我们看到国债数据的时候，我们发现那个数字是所有美国人工资总和的两倍，而这些是我们都需要清还的债务，我懂得我们应当减小这个数据。但是作为一种一般人，我们究竟应当如何去看待分析这些数据呢？我们应当怎么去看待50亿的CO?A:其实这个问题不仅仅困扰着美国，它也困扰着世界上许多其她的国家,政府借了诸多的债，导致资产负债表的不平衡。很显然,美国正在进入经济的一种衰退期，我们正忙着去保释那些大的银行,这些钱究竟被花到哪里了呢？究竟这会导致什么？我觉得你所提到的事情是的确值得关注的事，国债占NP的比率

38、目前甚至变得比二战刚刚结束时的数字还高，并且我们历来就没能还清这笔债。但是我们所做的是让 GDP不断地增长，因此分母在不断地变大，我想不久我们的国债会得到控制的。在任何状况下,我觉得没有任何因素比保持增长更重要的了，但是我不觉得美国正在往增进经济增长这条路上走，由于也许我们应当印更多的钞票,建更多的基本设施，把钱投入到目前还落后的地方去,让更多的人可以找到一份工作，让我们自己处在更好的位置，虽然这会导致一定的通货膨胀，但通胀并不是世界上最糟糕的事情。这次的金融危机之因此让美国人变得更穷了,是由于人们的住房的价值变低了，而美国人最大的资产往往是她们的房产,她们以不断增长的房价作抵押来融资，这也导

39、致了当时经济的过热增长，但最后这种增长停止了。因此我们有两件不容乐观的事在发生，人们的资产负债表就此被摧毁了，她们的资产下降了,但是她们同步却要还债。资产负债表的劫难不是一两天就能修复的,我觉得要在这个基本上重新恢复，我们得花上好几年的时间。那么我们的政府做的究竟是对还是错?我反正不是这届政府的热衷支持者。我不太支持这次的税改方案，除了(台下有人鼓掌)，有个人为我鼓掌(笑），事实上对像我这样的富人减税是毫无意义的，对台下的某些人也是毫无意义的。但是这的确是我们应当付出的代价,由于我们有一种比较腼腆的总统，这是我们为保持目前失业率,并且保证我们对穷人实行减税所付出的代价,但是从另一方面看,这不是

40、世界上最糟糕的事，也许我们会发明某些增长。我的观点是,经济增长，这就是我们目前所需要的,我宁愿承受高的通货膨胀也不乐意牺牲经济增长。我们常常说我们让美元保值，但是如果你连工作都没有了,谁又真正在乎这通货膨胀呢？一种高价的美元永远不会解决2%的高失业率问题。Q5:有人说数量是分析模型的某些缺陷导致这次的经济危机，你是怎么觉得的?A:不对,我觉得数量分析模型和这次经济衰退没有任何关系。经济衰退的发生是由于贷款是建立在不良资产作抵押的基本上的，而这些贷款之因此也许存在是由于有一种可以接受她们的市场存在,次级贷款让你可以贷款给某些你做梦都没有想到过会借钱给她们的人。如果你叔叔说:“别紧张,你来借钱，我

41、来买这些交易凭证。”你回答说:“好的,叔叔，如果你来买走我的这些交易凭证,那我就把钱借给她们。”于是,你把钱借了出去,又把交易凭证卖给了你叔叔,这些交易凭证又被证券化,并且在天黑之前被盖上了 AAA的章。是谁在做这件事呢？是那些评级机构。(她们给这些证券评成AAA要么是由于实际状况如此而把它们评成了 A级),我想大部分状况还是属于这种状况的（此处反讽）,但也也许由于她们的费用收入是从这些证券发行商处领的,这些证券发行商如果不能保证自己得到 AAA的评级，她们也就不会发行这些债券，因此这是一条产业链。在过去,你如果向银行借钱,那借钱的对象真的是银行,银行会认真检查你的抵押品价值，它们但愿你可以如

42、期归还,因此银行会不惜一切代价保证你能准时还款。但是目前呢？银行借完钱给你后的一微秒不到就将这个债务凭证转手卖给了其她人。因此这些和数量分析模型没有任何的关系。的确，数量分析模型是设计了一系列的抵押凭证，但是这背后的概率数据又是多大呢？一种在 8年内在 4个都市换过 个工作的人的还款概率是多少呢？任何一种有点常识的人都懂得，这个概率接近于零。但是这个事实却没有被考虑之后运用到的概率数据之中。因此这就是我的回答。Q6: 当你创立模型来做市场交易,你会更加的侧重于最基本的经济指标和数据,还是更加侧重于像S&P00,金价这样的价格行为?或者是两者兼顾呢?:我在我的演讲之初提到过 Warrn Amboe，那个启发了我的数学家，其实我不会回答你的问题。在我的职业生涯初期的某一天我曾经问过她： ”Ambose专家,你觉得是精通地学习某一种领域的数学好还是泛泛地学习诸多领域的数学好呢? ” 专家回答说:“老套的话怎么说都通。我们的讨论结束了。”因此，其实这个问题没有一种唯一的对的答案。所有的东西都是有用的，你的经济学模型是有用的，那基本分析也是有用的,因此这些都是有用的。